Inspección de Materiales Compuestos
Detecte delaminación, desalineación de fibras y vacíos en fibra de carbono y estructuras compuestas aeroespaciales con visión IA edge-nativa.
Qué Es
Los polímeros reforzados con fibra de carbono (CFRP) y compuestos avanzados están reemplazando al aluminio y titanio en aeronaves de próxima generación y sistemas de defensa. Cada panel, larguero y elemento estructural debe inspeccionarse por defectos internos y superficiales que podrían comprometer la integridad estructural bajo cargas de vuelo, estrés térmico o impacto.
Por Qué Es Difícil
La inspección de compuestos presenta desafíos para los que los sistemas de visión tradicionales no fueron diseñados:
- •Anomalías superficiales sutiles como ondulación de fibras, áreas ricas en resina y puenteo son casi invisibles al ojo no entrenado
- •Textura de superficie variable a través de patrones de tejido, orientaciones de capas y acabados de resina crea alta complejidad visual
- •Áreas de superficie grandes requieren inspección consistente a través de paneles enteros, y la fatiga humana introduce riesgo de escape
- •Requisitos de seguridad para estructuras compuestas de defensa prohíben el procesamiento de imágenes basado en nube
Cómo Overview lo Resuelve
Segmentación IA para defectos superficiales: Entrene modelos para detectar delaminación, ondulación de fibras, vacíos de resina e inclusiones extrañas etiquetando solo 10-20 imágenes de ejemplo en el navegador.
Cobertura consistente de superficie completa: Elimine la fatiga humana y variabilidad a través de paneles compuestos grandes con inspección repetible impulsada por IA.
100% en sitio: Todo el procesamiento permanece en la cámara, ninguna imagen de estructura compuesta sale de su instalación.
Cámara recomendada: OV80i para inspección de superficie de alta resolución a través de paneles grandes.
Preguntas Frecuentes
¿Overview puede detectar delaminación interna?
Overview detecta indicadores de delaminación visibles en superficie, arrugas y porosidad. Para defectos bajo la superficie, Overview complementa los métodos NDT proporcionando evaluación rápida de superficie antes de pruebas más costosas.
¿Cómo maneja diferentes patrones de tejido?
La IA aprende a distinguir la textura normal del tejido de los defectos reales durante el entrenamiento. Puede entrenar modelos separados para diferentes capas de compuestos y cambiar entre ellos según sea necesario.
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